Inteligencia artificial en la fabricación
¿Qué es la inteligencia artificial en la fabricación?
La inteligencia artificial (IA) en la fabricación funciona dentro de entornos tanto de tecnología de la información (TI) como de tecnología operativa (TO), utilizando herramientas impulsadas por la IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para optimizar los flujos de trabajo industriales y de producción.
¿Por qué es importante la inteligencia artificial en la fabricación?
La inteligencia artificial está ayudando a mejorar diversos aspectos de la fabricación, que abarcan desde las operaciones diarias, optimizando procesos, hasta la influencia en el desarrollo de nuevos productos, la aceleración del tiempo de comercialización y la creación de ventajas competitivas.
¿Cómo impacta la inteligencia artificial en la fabricación?
Con el rápido aumento del Internet de las cosas (IoT), las redes en el extremo y en la nube, y de herramientas como el aprendizaje automático (ML), los fabricantes no solo tienen acceso a más datos que nunca, sino que pueden tomar medidas más significativas con los datos capturados: mantenimiento de equipos, supervisión de la cadena de suministro, optimización de los procesos de producción (incluida la garantía de calidad), creación de productos más rápida y aceleración del desarrollo de nuevos productos.
¿Cuáles son las ventajas de la inteligencia artificial en la fabricación?
Más visibilidad y análisis en tiempo real
El hecho de que exista una mayor disponibilidad de dispositivos y sensores capaces de supervisar condiciones específicas aumenta la visibilidad en todo el entorno de fabricación, desde la cadena de suministro hasta la línea de producción. A su vez, la inteligencia artificial puede recopilar esos datos y unificarlos para que los fabricantes puedan supervisar fácilmente sus operaciones de forma local o remota, a través de diversas ubicaciones.
Mantenimiento preventivo
Utilizando los mismos sensores que proporcionan a los fabricantes una mejor visibilidad de sus entornos de fabricación, la inteligencia artificial puede usar datos históricos para identificar equipos con un bajo rendimiento o máquinas próximas a presentar una avería. Al alertar a los administradores y gerentes de antemano, la inteligencia artificial ayuda a minimizar el tiempo de inactividad e incluso a evitarlo por completo, al programar o recomendar reparaciones y actualizaciones proactivas.
Calidad e inspección mejoradas
Los procesos de control de calidad en manos de humanos pueden ser propensos a errores, debido a una variedad de factores que van desde una formación deficiente hasta la simple fatiga. Las máquinas impulsadas por la IA, por otro lado, superan a los humanos en tareas rigurosas y monótonas. Como resultado, la calidad general del producto puede seguir siendo alta y los humanos pueden centrarse más en tareas y pensamientos de mayor nivel, todo ello con el resultado de mejorar la satisfacción de clientes y empleados.
Diseño de productos mejorado y más rápido
La inteligencia artificial y los entornos virtualizados eliminan la necesidad de llevar a cabo procesos de pruebas físicos que requieren mucho tiempo. En el pasado, las pruebas de productos requerían una investigación exhaustiva, instalaciones independientes y análisis prácticos. La inteligencia artificial se hace cargo de gran parte de ese proceso sin gastos generales, de modo que reduce los costes y acelera el tiempo de comercialización.
¿Cómo puede la inteligencia artificial acelerar las decisiones de negocio y facilitar procesos libres de defectos en el sector de la fabricación?
La inteligencia artificial multiplica las oportunidades de automatización en toda la fabricación, incluidos aspectos del proceso de control de calidad, un punto clave para descubrir defectos del producto antes de que se envíe y se venda a los clientes. Tradicionalmente, este proceso se realiza de forma manual. Por ello, es propenso a errores humanos y constituye la principal causa de las costosas retiradas de productos, la asignación de recursos desperdiciados y la disminución de los márgenes de beneficios. El control de calidad tradicional también se centra en las últimas fases de fabricación de la producción en lugar de en todo el proceso.
La inteligencia artificial representa un disruptor para las empresas de fabricación. En primer lugar, permite la visión artificial, un método de vídeo digital diseñado para supervisar entornos específicos. La inteligencia artificial analiza automáticamente las imágenes capturadas y las compara en tiempo real con los criterios de aprobación o rechazo asignados, a fin de alertar a los equipos para que tomen las medidas necesarias. Comparada con métodos que dependen en mayor medida del trabajo manual, la visión artificial resulta más fiable, siempre que esté configurada correctamente. La visión artificial impulsada por la IA no solo puede predecir defectos potenciales, de manera similar a cómo realiza el mantenimiento preventivo en los equipos de fabricación, sino que puede hacerlo a lo largo de todo el proceso de fabricación.
En general, la inteligencia artificial en la fabricación puede proporcionar un enorme ahorro de costes y convertirse en una solución global que impulsa y, en algunos casos, mejora la calidad y la satisfacción. La información adquirida a lo largo del proceso también puede influir en la toma de decisiones empresariales, al contribuir al perfeccionamiento del proceso, el abastecimiento de materiales, el diseño del producto y más.
¿Cuáles son los desafíos de la inteligencia artificial en la fabricación?
Uno de los principales desafíos a la hora de implementar la inteligencia artificial en la fabricación es la gran inversión en infraestructura que requiere, que abarca desde redes de extremo o la nube hasta los problemas que conlleva la falta de datos de calidad suficientes para conformar algoritmos procesables. Las redes de extremo requieren numerosos dispositivos y sensores, una gran potencia de procesamiento y un enorme ancho de banda para funcionar sin latencia, lo cual resulta esencial para el análisis de datos en tiempo real. Si la pila tecnológica carece de todo lo anterior, las empresas no pueden esperar modelos predictivos efectivos ni resultados de calidad comparable.
La complejidad de TI y las exigencias en cuanto a calidad de los datos que imponen las soluciones de IA son algunas de las principales razones por las que el 87 % de los analistas de datos de fabricación afirman que los problemas de calidad de los datos son la razón por la que sus organizaciones no lograron implementar con éxito la inteligencia artificial en una gran cantidad de máquinas, dispositivos y otros componentes.
HPE y la inteligencia artificial en la fabricación
Las soluciones HPE AI están ayudando a transformar y acelerar la fabricación. El futuro de la fabricación está conectado, automatizado e impulsado digitalmente. A medida que las tecnologías de operaciones de planta convergen con la TI, se hacen posibles numerosos casos de uso en todo el ciclo de fabricación para impulsar la innovación, crear operaciones más eficientes, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la productividad de los trabajadores.
HPE GreenLake for Manufacturing ayuda a maximizar el potencial del IoT industrial (IIoT), al poner a disposición de los fabricantes una gran cantidad de datos y abordar el desafío de transformarlos en información para descubrir ineficiencias y fomentar la competitividad. HPE GreenLake ofrece servicios optimizados para cargas de trabajo, que permiten un acceso más rápido a los datos y la información, al combinar la automatización, la agilidad y la economía de la nube con la seguridad y el rendimiento de la infraestructura local. Ahora, la TI puede ofrecer una solución modernizada, adaptable y optimizada para proporcionar eficiencias empresariales, desde la planta de fabricación hasta las oficinas ejecutivas.
La plataforma HPE GreenLake también está disponible como servicio, es decir, un modelo basado en el consumo. De este modo, puede proporcionar a las empresas la escalabilidad y flexibilidad que necesitan para aplicar rápidamente la inteligencia artificial a los flujos de trabajo de fabricación sin costes de capital onerosos, así como la capacidad de responder a las condiciones cambiantes del mercado, los picos de producción, los nuevos productos, la puesta en marcha de fábricas y la expansión de instalaciones.